Un grupo de personas resolvió problemas de fracciones con ayuda de ChatGPT y, como era de esperar, lo hizo mejor que el grupo que trabajó solo. Después los investigadores apagaron el chatbot. La precisión del grupo asistido cayó por debajo de la del grupo de control, y muchos participantes dejaron de intentarlo: empezaron a saltarse preguntas. El experimento se repitió varias veces, incluso con un ejercicio de comprensión lectora del examen SAT, y el patrón se mantuvo.

El estudio se titula «AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance» y se presentó en la Conferencia sobre Modelos de Lenguaje. Cal Newport, profesor de computación en Georgetown y autor de Deep Work, lo comentó el 19 de octubre en su blog con una lectura que vale la pena tomar en serio en cualquier oficio que dependa de resolver cosas difíciles. La venta directa es uno de ellos.

No es el efecto, es la velocidad

Newport lleva una década escribiendo sobre cómo la tecnología puede degradar la capacidad de pensar. En ese sentido, dice, el hallazgo no revela nada nuevo. Lo nuevo es el ritmo. Los efectos del teléfono inteligente tardaron años en aparecer en los datos. Con los chatbots, el impacto es inmediato: una exposición corta basta para que el esfuerzo mental resulte intolerable.

El comunicado de la Universidad de Berkeley sobre el estudio lo resume sin rodeos: «Una dependencia excesiva de la IA para obtener respuestas erosiona nuestra forma cognitiva. Cuando la IA produce respuestas en segundos, nos acostumbramos a esa velocidad; cualquier cosa que tarde más parece ineficiente». Brian Christian, coautor del trabajo, fue aún más directo: «Casi no se podría pedir una historia más clara».

Hay un matiz que Newport no esconde. Nadie sabe todavía si el efecto es permanente. Es probable que los participantes que fallaron justo después de perder el chatbot rindieran mejor en una segunda prueba, en un entorno donde quedara claro que la ayuda no estaba disponible. Pero esa incertidumbre no es un consuelo: estamos jugando con una fuerza que no entendemos del todo.

Lo que esto significa para quien vende

El hallazgo describe con precisión un riesgo real para cualquier distribuidor que use un asistente de IA para redactar mensajes de prospección, responder objeciones o preparar presentaciones. El atajo funciona mientras está disponible. El problema aparece cuando la conversación se vuelve impredecible, el cliente pregunta algo fuera del guion o la señal de internet se cae en medio de una reunión. Ahí la persona que delegó el pensamiento se queda sin herramienta y sin músculo.

La objeción más común a esta lectura es la de la calculadora: también se dijo que destruiría la aritmética mental. La comparación no se sostiene. La calculadora exige que uno sepa plantear el problema antes de teclearlo. El chatbot acepta un pedido torpe, lo corrige por su cuenta y devuelve la respuesta completa, con la pregunta siguiente ya sugerida. Quita de las manos justo la parte del trabajo que entrena el criterio.

Newport cierra con una frase que aplica más allá de la academia: «Silicon Valley es bueno creando herramientas, pero pésimo decidiendo cómo deberíamos usarlas. Ese segundo paso sigue dependiendo de nosotros, pero exige que nos importe».

Una práctica concreta sale de este estudio y es más barata que cualquier curso. Resolver primero sin asistencia, aunque salga peor, y usar la IA después para comparar y corregir. El orden importa porque lo que se entrena no es la respuesta, es la tolerancia a no tenerla todavía. Quien pierde esa tolerancia en diez minutos tardará mucho más en recuperarla.

Adaptado del artículo «The Good Thing About Hard Things» publicado originalmente en Cal Newport.

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